AI领域科学家和科技巨头AI研究负责人至今占生成式AI创业企业创始人的三分之一左右股票操盘时间。

可能性包括左翼组成一个少数派政府——除非达成协议，否则将受到竞争对手不信任投票的摆布——以及拼凑一个几乎没有共同点且“笨拙”的政党联盟。

　　“生成式AI太热了，看看这3天参会的人数，从来没有一个科技会议会有WAIC这么大的关注度。”7月6日，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）的论坛上，启明创投主管合伙人周志峰表示，这么大的关注度下，AI有很多泡沫和炒作，但这些泡沫和炒作都是短期的，而创业、做投资是长期的。

　　周志峰表示，生成式AI目前有很多噪声，但大家在噪声中要沉下心、踏实想清楚、努力做事。生成式AI面临几个大的问题，但已能看到技术的潜力，且进度非常清楚。他判断，人工智能再上一层楼、超级应用出现指日可待，但它不会像贝多芬的《命运交响曲》一般，像是突然有一天“命运来敲门”般激烈，我们需要更多耐心。

　　周志峰在WAIC上分享了启明创投对于过去一年生成式AI创业的观察。据介绍，在近一年时间里，生成式AI创业团队的结构已发生一些明显变化。

　　截至2023年上半年，启明创投投资团队深入交流过的200余家生成式AI创业企业中，做语言类、多模态应用和底层技术的企业占比分别为27%、44%、29%。彼时做生产力工具的企业占比达到46%。周志峰解释，当技术还没有很成熟的时候，会先出现一些生产力工具供专业人士使用。而截至今年6月底，启明创投接触的400多家AI创业企业中，做语言类应用的企业比例显著下降至21%，多模态应用企业、底层技术企业比例分别上升至48%和31%。

　　之所以语言类应用创业企业比例下降、多模态创业企业比例上升，周志峰认为，这是因为去年业界还在消化OpenAI的GPT模型，一些企业在GPT之上套壳做简单应用，而今天越来越多创业公司意识到多模态可以带来更好的用户体验。此外，更多基于生成式AI的应用领域出现，包括AI搜索、AI游戏、AI社交等，还有更多创业公司深入具体行业场景。底层技术公司比例增加背后，去年更多底层技术公司在布局训练相关的分布式计算框架技术，而今年出现了一些做推理优化加速的企业。

　　“AI应用场景深化和扩大，去年大会上，更多提到AI生成式应用是ChatGPT、Character.ai和Midjourney，今年生成式应用则有很多品类。启明创投今年做了调整，重点专注7类生成式AI应用，包括对企业提供更好AI技术的应用、AI内容交互平台、AI工具、AI游戏、AI硬件等。”周志峰表示。

　　AI创业团队的创始人画像也发生了变化。据启明创投统计，与2023年上半年相比，今年上半年，生成式AI企业创始人中，AI领域科学家或科技巨头AI研究负责人占比从35%下降至32%，行业专家、大型企业资深产品或运营高管占比从38%提升至45%，新锐创业者或技术“小天才”占比从27%下降至23%。

　　“每一个科技浪潮都会有‘一半新一半旧’的创业者投身其中。而AI领域科学家和科技巨头AI研究负责人至今占比三分之一左右，证明AI技术发展仍处于早期阶段。在技术底座仍在高速动态发展的时期，科学家类型的团队更容易理解技术的边界和可用性。”周志峰表示，通常在一个技术爆点（即2022年11月ChatGPT出现）后6~12个月内，行业专家类型的创始人会陆续下场。

　　就生成式AI目前遇到的问题，周志峰则表示，生成式AI应用落地还需解决成本和留存的问题。基于大语言模型的搜索与基于关键词的搜索相比，前者成本还是后者的10倍以上。从去年到今年，每百万Token（文本单位）的成本下降了上千倍，如果再下降1000倍，AI技术落地会更容易。此外，当前生成式AI应用相比移动互联网巨头的头部应用，留存率还比较低。要如何让用户真正地经常使用，而不仅仅是尝鲜，是需要解决的问题。

　　周志峰认为，国内企业在打造超级应用方面有很丰富的经验，2010年以后推出且月活跃用户数超5000万的超级应用中，约30个由国内企业推出，7个由美国企业推出。国内企业在打造超级应用的经验，将为国内引领新一波人工智能原生应用浪潮奠定基础。

　　启明创投在此次论坛上提出生成式AI十大展望，其中包括，大语言模型领域GPT和扩散模型两大技术进一步融合，高质量数据获取将显著影响新一代模型，合成数据在预训练中的占比将大幅提升。此外，端侧推理需求将有巨大增长，AI将在多个数字化水平较高的行业占据主导地位。

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责任编辑：郭建 股票操盘时间